深度分析
Neural Subspace Reallocation (NSR)：以子空間記憶管理提升持續學習與避免災難性遺忘
針對人工智慧持續學習中的災難性遺忘問題，研究團隊提出 Neural Subspace Reallocation (NSR) 框架。該技術將 LoRA 模組視為可壓縮且可檢索的記憶單元，透過 SVD 壓縮與 TaskKnowledgeBank 儲存，並利用相似度檢索來溫啟動新任務或恢復舊任務。實驗結果顯示，NSR 能將重複任務的恢復時間縮短 10 倍，且在多項基準測試中展現出最低的遺忘率。